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Enregistrement W2101701661 · doi:10.5194/bg-5-1259-2008

The impact of lateral carbon fluxes on the European carbon balance

2006· article· en· W2101701661 sur OpenAlexaff
Philippe Ciais, Alberto Borges, Gwénaël Abril, Michel Meybeck, Gerd Folberth, Didier Hauglustaine, Ivan A. Janssens

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon sinkEnvironmental scienceCarbon fibersSink (geography)Carbon cycleEcosystemTotal organic carbonEstuaryOceanographyCarbon fluxAtmospheric sciencesClimate changeGeologyEcologyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. To date, little is known about the impact of processes which cause lateral carbon fluxes over continents, and from continents to oceans on the CO2 – and carbon budgets at local, regional and continental scales. Lateral carbon fluxes contribute to regional carbon budgets as follows: Ecosystem CO2 sink=Ecosystem carbon accumulation+Lateral carbon fluxes. We estimated the contribution of wood and food product trade, of emission and oxidation of reduced carbon species, and of river erosion and transport as lateral carbon fluxes to the carbon balance of Europe (EU-25). The analysis is completed by new estimates of the carbon fluxes of coastal seas. We estimated that lateral transport (all processes combined) is a flux of 165 Tg C yr−1 at the scale of EU-25. The magnitude of lateral transport is thus comparable to current estimates of carbon accumulation in European forests. The main process contributing to the total lateral flux out of Europe is the flux of reduced carbon compounds, corresponding to the sum of non-CO2 gaseous species (CH4, CO, hydrocarbons, ...) emitted by ecosystems and exported out of the European boundary layer by the large scale atmospheric circulation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations149
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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